Utiliser MATLAB dans des cadres Solvabilité 2
La Directive Solvabilité 2 de l'Union européenne précise le montant de capitaux dont doivent disposer les sociétés d'assurance européennes de manière à réduire le risque d'insolvabilité. Elle oblige les assureurs à utiliser des méthodes quantitatives pour simulation actuariale et de contrats, projection des risques et les prévisions des minimums de capitaux économiques, ainsi qu'à partager les résultats dans toute l'entreprise.
Les tâches courantes associées à une plate-forme Solvabilité 2 incluent :
- La génération de scénarios, y compris l'utilisation de méthodes de simulation par copules
- La simulation Monte Carlo, y compris la simulation stochastique imbriquée
- La réplication de portefeuille
- La simulation contrat par contrat
- Le calcul SCR (Solvency Capital Requirements) et MCEV (Market Consistent Embedded Value)
- La modélisation actifs-passifs (ALM)
- Le calcul parallèle et sur GPU afin de réduire les temps de simulations et améliorer l'identification des paramètres
- La création de rapports automatisée
Pour plus d'informations, consultez la page MATLAB®, couramment utilisé comme composant voire comme support d'une plateforme de risque pour Solvabilité 2.
Exemples et démonstrations
- Utilisation de MATLAB pour modéliser les fonds propres conformément à la directive Solvabilité II : Générateur de scénarios prévisionnels de risques de Prudential (22:43) (Vidéo)
- Chiffrage et analyse d'un contrat d'assurance (34:09) (Vidéo)
- Lincoln Financial : Aspects de la gestion des risques liés aux contrats sur des annuités variables (41:19) (Vidéo)
- cFrame (Toolbox de tiers)
- Simulation de nombres aléatoires dépendants à l'aide de copules (Exemple)
- Régression de l'évaluation des risques d'assurance liés aux importations de voitures à l'aide de TreeBagger (Exemple)
Références
- Distributions multivariées (Fonctions Statistics and Machine Learning Toolbox)
fmincon
(Fonction Optimization Toolbox)portsim
: Simulation Monte Carlo de retours d'actifs corrélés (Fonction Financial Toolbox)gpstat
(Fonction Statistics and Machine Learning Toolbox)TreeBagger
(Classe Statistics and Machine Learning Toolbox)
Voir aussi: Financial Toolbox™, Econometrics Toolbox™, Parallel Computing Toolbox™, Database Toolbox™, Optimization Toolbox™